У меня есть пандас, как это,
id d1 d2
0 1 2016-12-15 2017-02-08
1 2 2017-04-28 2017-07-20
2 3 2017-07-28 2017-10-19
3 4 2018-02-20 2019-01-21
4 5 2019-03-19 2019-06-10
5 1 2019-05-24 2019-05-30
6 2 2019-06-04 2019-07-22
Я хочу проверить, больше ли d2, чем следующий d1, если это так, я хочу установить этот d2 на следующий d1 - 1.
Я могу выяснить, где я хочу изменить дату с помощью этого кода,
x['d2'].gt(x['d1'].shift(-1))
Я не уверен, как действовать эффективно после этого.
Результат, который я ищу, таков,
id d1 d2
0 1 2016-12-15 2017-02-08
1 2 2017-04-28 2017-07-20
2 3 2017-07-28 2017-10-19
3 4 2018-02-20 2019-01-21
4 5 2019-03-19 2019-05-23
5 1 2019-05-24 2019-05-30
6 2 2019-06-04 2019-07-22
Как я могу сделать это в пандах без петель.?
В настоящее время я использую apply, как это для решения этой проблемы,
x.apply(lambda x : x['d1_shifted'] - pd.Timedelta(days=1) if x['d2'] > x['d1_shifted'] else x['d2'], axis=1)
2 ответа
Пытаться :
c=df.d2.gt(df.d1.shift(-1))
df=df.assign(d2=np.where(c,df.d1.shift(-1)-pd.Timedelta(1,unit='d'),df.d2))
print(df)
id d1 d2
0 1 2016-12-15 2017-02-08
1 2 2017-04-28 2017-07-20
2 3 2017-07-28 2017-10-19
3 4 2018-02-20 2019-01-21
4 5 2019-03-19 2019-05-23
5 1 2019-05-24 2019-05-30
6 2 2019-06-04 2019-07-22
Другой способ - использовать прямое назначение из .loc и pd.DateOffset следующим образом
m = df.d2.gt(df.d1.shift(-1))
df.loc[m, 'd2'] = df.shift(-1).loc[m, 'd1'] - pd.DateOffset(1)
Out[947]:
id d1 d2
0 1 2016-12-15 2017-02-08
1 2 2017-04-28 2017-07-20
2 3 2017-07-28 2017-10-19
3 4 2018-02-20 2019-01-21
4 5 2019-03-19 2019-05-23
5 1 2019-05-24 2019-05-30
6 2 2019-06-04 2019-07-22
Похожие вопросы
Новые вопросы
python
Python — это мультипарадигмальный многоцелевой язык программирования с динамической типизацией. Он предназначен для быстрого изучения, понимания и использования, а также обеспечивает чистый и унифицированный синтаксис. Обратите внимание, что Python 2 официально не поддерживается с 01.01.2020. Если у вас есть вопросы о версии Python, добавьте тег [python-2.7] или [python-3.x]. При использовании варианта Python (например, Jython, PyPy) или библиотеки (например, Pandas, NumPy) укажите это в тегах.